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meta-transfer-learning:TensorFlow和PyTorch实施“少量学习的元传输学习”(CVPR2019...
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2021-04-29
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元转移学习,少量学习 该存储库包含针对论文的TensorFlow和PyTorch实现,作者孙倩*,*,( )和( (* =相等贡献)。 如果您对此存储库或相关文章有任何疑问,请随时或。 检查快照分类排行榜。 概括 介绍 入门 数据集 表现 引文 致谢 介绍 已经提出将元学习作为解决具有挑战性的一次性学习设置的框架。 关键思想是利用大量类似的少量任务,以学习如何使基础学习者适应新的任务,对于该新任务,只有少量标记的样本可用。 由于深度神经网络(DNN)仅仅使用少数几个样本就趋于过拟合,因此元学习通常使用浅层神经网络(SNN),因此限制了其有效性。 在本文中,我们提出了一种称为元转移学习(MTL)的新颖的少拍学习方法,该方法可以学习将深度神经网络适应于少拍学习任务。 具体来说,meta是指训练多个任务,并且通过学习每个任务的DNN权重的缩放和移位功能来实现传递。 我们在两个具有挑
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meta-transfer-learning-main.zip (36个子文件)
meta-transfer-learning-main
.gitignore 43B
tensorflow
data_generator
__init__.py 389B
pre_data_generator.py 3KB
meta_data_generator.py 8KB
models
meta_model.py 13KB
__init__.py 389B
pre_model.py 3KB
resnet12.py 12KB
resnet18.py 17KB
utils
__init__.py 389B
misc.py 11KB
trainer
pre.py 4KB
__init__.py 389B
meta.py 17KB
README.md 5KB
run_experiment.py 5KB
main.py 8KB
LICENSE 1KB
README.md 7KB
pytorch
models
conv2d_mtl.py 4KB
__init__.py 389B
resnet_mtl.py 7KB
mtl.py 5KB
utils
__init__.py 389B
misc.py 2KB
gpu_tools.py 547B
trainer
pre.py 9KB
__init__.py 389B
meta.py 13KB
README.md 4KB
dataloader
samplers.py 1KB
__init__.py 389B
dataset_loader.py 3KB
run_pre.py 1KB
run_meta.py 1KB
main.py 5KB
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徐志鹄
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